針對農(nóng)用柴油機在瞬態(tài)突加負載工況下因渦輪遲滯效應造成的發(fā)動機轉(zhuǎn)速下降和油耗上升問題,提出一種基于負載轉(zhuǎn)矩主動觀測的農(nóng)用柴油機瞬態(tài)過程控制算法。首先,建立了農(nóng)耕機耕地阻力矩和發(fā)動機驅(qū)動轉(zhuǎn)矩預測模型,采用跟蹤-微分器實現(xiàn)了作業(yè)模式識別、耕深預測及負載轉(zhuǎn)矩預測,設(shè)計了增壓壓力前饋控制器;然后將預測模型的偏差與外部轉(zhuǎn)矩干擾統(tǒng)一視為"總擾動",采用擴張狀態(tài)觀測器進行在線估計和補償;接著基于耕深與發(fā)動機轉(zhuǎn)速的動態(tài)過程信息,采用遞推優(yōu)化算法設(shè)計了負載轉(zhuǎn)矩模型的參數(shù)學習算法,用于在線優(yōu)化模型參數(shù),提高前饋精度,降低總擾動觀測負擔。在試驗校準的高精度Simulink平臺上,對算法進行仿真驗證,結(jié)果表明:較傳統(tǒng)控制方法,采用該控制方案后,瞬態(tài)過程的空氣供給速度提升53.1%,指示轉(zhuǎn)矩響應速度提升44.7%,進而使發(fā)動機的轉(zhuǎn)速波動降低98.8%,瞬態(tài)過程有效燃油消耗率降低7.0%。

【文章頁數(shù)】：9 頁

【部分圖文】：

圖1Simulink發(fā)動機模型瞬態(tài)響應驗證

采用臺架試驗數(shù)據(jù)驗證了發(fā)動機模型對增壓壓力、排氣壓力、壓氣機轉(zhuǎn)速及壓氣機質(zhì)量流量的計算準確性，結(jié)果如表2及圖1所示[2]。2農(nóng)用柴油機瞬態(tài)過程控制問題

圖2負載突變對發(fā)動機運行的影響

隨著作業(yè)深度變化率的降低，空氣系統(tǒng)時滯效應引起的上述問題有一定的改善。然而，如圖2標注處所示，在作業(yè)深度增加0.5m所耗時間為5s時，發(fā)動機轉(zhuǎn)速依然下降了130r/min，空燃比在冒煙限制點維持了1s左右，轉(zhuǎn)速波動和熱效率下降問題依然存在。實際作業(yè)時，農(nóng)機負載作業(yè)深度由0.0m變....

圖3農(nóng)用柴油機瞬態(tài)過程控制架構(gòu)

針對上文所描述的控制問題，提出如圖3所示的控制架構(gòu)。其中作業(yè)深度d、車速v、發(fā)動機轉(zhuǎn)速ne均由傳感器測得，作業(yè)深度微分d′通過非線性跟蹤微分器（trackingdifferentiator,TD）獲取。圖3中，mf＿FF為循環(huán)噴油量前饋量；uFB和mf＿FB為循環(huán)噴油量反饋量；....

圖4某農(nóng)機作業(yè)深度曲線

農(nóng)機作業(yè)模式規(guī)律性較強，為往復式直線行駛。圖4(a）為某農(nóng)機作業(yè)過程負載深度曲線，圖4(b）為其中某一作業(yè)循環(huán)的放大示意。農(nóng)機直線行駛時負載下降作業(yè)，行駛到作業(yè)區(qū)邊界時抬起負載并掉頭錯距，掉頭完成后重新下探負載，進行直線行駛作業(yè)。因此，可以根據(jù)負載當前位置及位置變化率檢測當前作業(yè)....

本文編號：3940329